AI の流行は、私たちの脳が言語をどのように処理するかを理解しようとしている研究者たちを襲っています。最新の技術は、大規模言語モデル (または ChatGPT などの LLM) の出力を、さまざまな種類の言語タスクを実行するときに観察される脳領域にリンクしようとするものです。言語神経生物学学会の年次総会中に、 シンポジウム AI と言語のトピックが大きな議論の的となった。
言語のモデル
LLM は非常に強力です。彼らの経験は 80 年や 100 年ではなく、400 年近くに相当し、平均的な人間の全経験を優に 3 倍、4 倍にします。これらの強力なモデルを使用して人間の脳活動を予測することに関する特別なシンポジウムは、聴衆から深刻な質問につながりました。特に、これらのモデルの使用が、人間の言語を理解するのに役立つ生物学的情報と進化的情報の両方を無視していることに衝撃を受けました。私たちの種は 40,000 年以上にわたって現在の姿を保っています。これに加えて、私たちの祖先は相互に通信するためにさらに数千ドルを費やしたと考えられます。これに、人間として子供の頃に言語を学ばなければならないという事実も付け加えることができます。この意味で、人間の脳と私たちの文化は、言語を使用する能力をはじめとする驚くべき認知能力をもたらしました。シンポジウムが終わり、彼らが質問に回ったとき、私は立ち上がって、LLM が人間の言語について結論を下すのにどのような助けになるのか疑問に思いました。私はそれに気づきました エリザベス・ベイツ私の博士指導教授であり、有名な認知科学者である彼は、ネットワークには「肉体を獲得し、生命を獲得する」必要があると述べていました。これらのモデルが人間の言語について何を教えてくれるかは私にはわかりません。シンポジウムが終了すると、コーヒーブレイク中に議論は本格的な議論に発展した。そのとき、私は自発的に今回の米国大統領選挙の例を取り出しました。ここには、人間の脳が言語を処理する方法を理解するために AI を使用することについて、私たちの多くが抱いている不安を解明するために使用する例えがあります。まず、ポーリングとキーについて考えてみましょう。
ポーリングとキー
今後、リヒトマンは自身のモデルを適用し始めました。 1984年、70代の大統領が再選されるかどうか多くの人が疑っていたとき、彼はロナルド・レーガンの再選を正確に予測した。同氏は、多くの人がヒラリー・クリントン氏が勝利すると考えていた2016年のドナルド・トランプ氏の当選を予言した。 4年後、彼はトランプがバイデンに負けると予測し、 彼の予言 あなたの政治的傾向が何であろうと、そうでなくても、リヒトマンは気にしません。彼の唯一の仕事は、キーに基づいて次の選挙の勝者を予測することです。ネイト・シルバーのように、別のアプローチを採用した人もいます。シルバー氏のモデルは、さまざまな州でのさまざまな世論調査に基づいている。彼は他の要素も考慮に入れています。彼は著書の中でこれらのモデルの力について次のように主張しました。 信号とノイズ。 彼は非常に洗練された数学と統計を使用して、誰が勝つかを推測します。リヒトマンは 13 個の「はい/いいえ」の質問を使用します。 2016年、シルバー氏はクリントン氏に選挙に勝つ可能性を80パーセント与えた。負けると予想していたリヒトマン。
これにより、私たちは出発点に戻ります。人間を理解するにはどのようなアプローチをとるべきでしょうか? Silver のような洗練されたモデルと、言語の LLM で採用されているような AI のどちらが優れているのでしょうか?この例えは興味深いものです。人間の言語は非常に長い間存在してきました。私たちは人間のコミュニケーションの問題を解決してきましたが、それは非常にうまくいきました。米国大統領選挙はそれほど長くは行われていませんが、過去に遡ってみると素晴らしい結果が得られました。
そこで私の質問は次のとおりです。なぜ私たちは、古いトリックよりも新しいおもちゃのほうが得をすると思うのでしょうか?
人間の脳が言語をどのように管理するかを理解しようとすると、リヒトマンのアプローチを 1 ページ抜粋するだけで済むかもしれません。歴史を振り返ってみましょう。言語の場合、私たちの種と私たち個人の言語学習の歴史は、物事を理解するのに役立ちます。ここで、言語や選挙の世論調査に基づく高度なモデルに LLM を使用するのをやめるだけだと私が主張しているのかと疑問に思われるかもしれません。もちろん違います。彼らはモデルであり、現実について何かを教えてくれます。私たちが失敗するのは、これらの高度なテクニックを使用することではありません。それは、これらの高度なテクニックが、世界がどのように機能するかを理解するために私たちが使用してきた「昔ながらの」トリックよりも何らかの形で優れていると考えることです。今日では使えるピカピカの新しいおもちゃがたくさんありますが、昔ながらの退屈なトリックも悪くありません。私が間違っていると思うなら、アラン・リヒトマンに聞いてください。
#AI人間の言語そして米国大統領選挙